Um die Mängel der Methode der konstanten Spannung beim Verfolgen des maximalen Leistungspunkts des Photovoltaiksystems auszugleichen, die Genauigkeit des Trackings zu verbessern und die Effizienz der Solarenergieerzeugung zu steigern, schlägt dieser Artikel eine Methode zum Verfolgen des maximalen Leistungspunkts des Photovoltaiksystems auf Basis des hybriden Partikel-Schwarm-Optimierungsalgorithmus - Suche nach Modellen (PSO-PSA) vor. Es wurde eine Analyse und Simulation der Solarzellen durchgeführt, sowie die Charakteristikkurve unter Bedingungen sich ändernder externer Bedingungen verfolgt und eine Analyse des Einflusses von Umweltveränderungen auf den maximalen Leistungspunkt durchgeführt; durch den Vergleich von PSO-PSA mit dem Schwarmalgorithmus wurde die Wirksamkeit des im Artikel beschriebenen Algorithmus hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Stabilität zur Lösung von Standard-Testfunktionen überprüft, anschließend wurden die optimierten Ausgangsergebnisse des hybriden Algorithmus mit den Modellausgangswerten unter verschiedenen Umweltbedingungen verglichen, und PSO-PSA in Kombination mit dem Solarfeld auf einen Boost-Kreis angewendet, was es ermöglichte, die optimierten Ausgangsergebnisse des Modells dynamisch mit den berechneten theoretischen Werten zu vergleichen, und somit den maximalen Leistungspunkt effektiv zu verfolgen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Technologie zur Verfolgung des maximalen Leistungspunkts des Solarstromsystems auf der PSO-PSA vernünftig ist, präzise und Mängel im Energieverbrauch aufgrund der Unfähigkeit, einen konstanten Spannungswert bei sich ändernden Umweltbedingungen zu verwenden, ausgleicht.

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